(57)【要約】【課題】  推測航法を利用して簡便に車両の現在位置と共にレーン移動、レーン内位置を検出でき、車両の現在地を高精度で認識できるようにする。【解決手段】  推測航法を利用して車両の現在地を検出して、車両の現在地情報を管理し、前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算し、その移動量と道路のレーン幅とを比較して現在地情報のレーン移動を検出することにより、現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を現在地情報管理手段により管理する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図データを記憶する記憶手段と、
推測航法を利用して車両の現在地を検出する現在地検出手段と、
車両の現在地情報を管理する現在地情報管理手段と、
前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算する移動量積算手段と、
前記移動量積算手段により積算された移動量と前記記憶手段に記憶された道路のレーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン移動を検出するレーン移動検出手段と
を備え、前記現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、前記レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を前記現在地情報管理手段により管理することを特徴とする車両の現在地情報管理装置。
【請求項２】
推測航法を利用して車両の現在地を検出する現在地検出手段と、
車両の現在地情報を管理する現在地情報管理手段と、
前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算する移動量積算手段と、
前記現在地情報管理手段の現在地情報に基づき道路のレーン幅を取得し前記移動量積算手段により積算された移動量と前記レーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン移動を検出するレーン移動検出手段と
を備え、前記現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、前記レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を前記現在地情報管理手段により管理することを特徴とする車両の現在地情報管理装置。
【請求項３】
前記現在地検出手段は、推測航法を利用して取得される推測軌跡と地図とのマップマッチングにより車両の現在地を検出することを特徴とする請求項１又は２記載の車両の現在地情報管理装置。
【請求項４】
前記現在地情報管理手段は、前記現在地検出手段により検出された現在地を前記レーン移動検出手段により検出されたレーン移動により補正することを特徴とする請求項１又は２記載の車両の現在地情報管理装置。
【請求項５】
レーン移動検出手段は、前記移動量積算手段により積算された移動量と前記レーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン内位置を検出することを特徴とする請求項１又は２記載の車両の現在地情報管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推測航法を利用して車両の現在地を検出し現在地情報を管理する車両の現在地情報管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
目的地までの経路にしたがって案内を行うナビゲーション装置においては、車両の現在地を検出して現在地周辺の地図を表示し、交差点や経路に沿った特徴物の案内を行っている。この場合の現在地の検出では、車速やＧ（加速度）、ジャイロ、ＧＰＳなどの各種センサデータを利用した推測航法による推測軌跡と地図データによる道路のマップマッチングが行われている。
【０００３】
右左折する案内交差点の案内において、特に複数の交差点が近接して続く場合に現在地検出の精度が低いと、経路の案内で現在地との誤差により、案内交差点の前の通過交差点、あるいはその先の交差点を案内交差点を間違って右左折してしまい、ルートを外れを起こすトラブルが生じやすくなる。その対策の１つとして、経路中の交差点に接近すると、「直進」、「右折」、「左折」等の矢印の案内表示だけでなく、通過交差点を含む複数の交差点における各車線情報を表示し、ユーザの不安を解消する提案がなされている（例えば、特許文献１、２参照）。
【特許文献１】特開２０００−２５１１９７号公報
【特許文献２】特開２００３−２４０５８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来よりナビゲーション装置においては、推測航法とマップマッチングにより現在位置を認識しているため、道なりの走行が続くと誤差が累積し、ＧＰＳを組み合わせても１０ｍ前後の誤差をそれ以下に小さくすることが難しく、案内交差点の右左折時にその案内交差点の位置に基づき累積誤差をリセットしている。つまり、右左折する案内交差点まで誤差がリセットされることなく累積するということは、案内交差点で最も誤差が大きくなるという問題がある。
【０００５】
また、経路の案内では、案内交差点を右左折したことを認識してから、その後の経路の案内を行うため、案内交差点の右左折を確認するまでに時間がかかり、その後の経路案内の切り換えに遅れが生じる。しかも、車線数が複数設けられた道路では、案内交差点の右左折後に暫く走行しないとどの車線を走行しているかを認識できないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するものであって、推測航法を利用して簡便に車両の現在位置と共にレーン移動、レーン内位置を検出でき、車両の現在地を高精度で認識できるようにするものである。
【０００７】
そのために本発明は、地図データを記憶する記憶手段と、推測航法を利用して車両の現在地を検出する現在地検出手段と、車両の現在地情報を管理する現在地情報管理手段と、前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算する移動量積算手段と、前記移動量積算手段により積算された移動量と前記記憶手段に記憶された道路のレーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン移動を検出するレーン移動検出手段とを備え、前記現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、前記レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を前記現在地情報管理手段により管理することを特徴とする。
【０００８】
また、推測航法を利用して車両の現在地を検出する現在地検出手段と、車両の現在地情報を管理する現在地情報管理手段と、前記推測航法を利用して左右方向の移動量を積算する移動量積算手段と、前記現在地情報管理手段の現在地情報に基づき道路のレーン幅を取得し前記移動量積算手段により積算された移動量と前記レーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン移動を検出するレーン移動検出手段とを備え、前記現在地検出手段により推測航法を利用して車両の現在地を検出し、前記レーン移動検出手段によりレーン移動を検出して、レーン位置を含む車両の現在地情報を前記現在地情報管理手段により管理することを特徴とする。
【０００９】
前記現在地検出手段は、推測航法を利用して取得される推測軌跡と地図とのマップマッチングにより車両の現在地を検出することを特徴とし、また、前記現在地情報管理手段は、前記現在地検出手段により検出された現在地を前記レーン移動検出手段により検出されたレーン移動により補正することを特徴とし、レーン移動検出手段は、前記移動量積算手段により積算された移動量と前記レーン幅とを比較して前記現在地情報のレーン内位置を検出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、左右方向の移動量の積算によりレーン移動を検出するので、推測航法を利用してレーン位置を含む車両の現在地情報を管理することができ、カメラを用いた画像認識手段がなくても簡便にレーン移動に伴う新たなレーン位置を検出して車両の現在地情報に基づく走行レーンを含めた走行案内を行うことができる。さらに、左右方向の移動量とレーン幅とを比較するので、車両のレーン内位置、レーン数の変化を検出することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明に係る車両の現在地情報管理装置の実施の形態を示す図である。図中、１はミクロマッチング処理部、２はマクロマッチング処理部、３は推測航法処理部、４は現在地管理部、５は車両制御装置、６は車両情報処理装置、７はデータベース、８は画像認識装置、９はドライバ入力情報管理部、１１は位置照合＆補正部、１２は地物判定部、１３はミクロマッチング結果部、１４はレーン判定部を示す。
【００１２】
図１において、推測航法処理部３は、車速、Ｇ（加速度）、ジャイロ、ＧＰＳなどの各種センサデータから車両の方位と距離を計算して推測軌跡を求め、現在の自車位置を推測するモジュールであり、推測軌跡、さらには各種センサ情報を推測情報として管理し現在地管理部４に送出している。これにより求められた自車位置は、車速やＧ、ジャイロ、ＧＰＳなどのセンサデータを直接使用して推測軌跡を求め地図データとのマッチングを行っていないため、地図データ上の道路とは一致しない。
【００１３】
マクロマッチング処理部２は、推測航法処理部３により求められた従来の推測軌跡とデータベース７の道路地図を使ったマップマッチング処理をベースとし、それに加えて新たなデバイス情報、データベース情報等を用いてどの道路を走行しているかを、より正確に管理するモジュールであり、道路オン・オフ（道路上にあるか否か）、道路種別、エリア情報、自信度（更新時期からみた情報の新鮮度、信頼度、確度、確からしさの程度）、マッチング道路、座標、ルートオン・オフ（ルート上にあるか否か）などの情報をマクロ情報として管理し現在地管理部４に送出している。
【００１４】
ミクロマッチング処理部１は、狭いエリアでの詳細な自車位置を管理するモジュールであり、主に、画像認識に基づく地物判定を行い、さらに画像認識、ドライバ入力情報、光ビーコン情報、推測情報に基づくレーン判定を行い、地物判定とレーン判定の結果を使って位置照合、マクロ情報の現在位置の補正を行うと共に、ミクロマッチング結果の全レーン数、自レーン位置、レーン内位置をミクロ情報として生成して管理し現在地管理部４に送出している。
【００１５】
地物情報には、道路に属する各種構造物の情報を含み、例えば信号、歩道橋、道路標識、街灯、ポール・電柱、ガードレール、路肩・歩道段差、中央分離帯、道路上のマンホール、ペイント（横断歩道、自転車横断道路、停止線、右左折・直進、車線、中央線などのペイント）である。地物情報には、地物種別、地物位置、その更新時期や情報そのものの信頼性などを自信度（更新時期からみた情報の新鮮度、信頼度、確度、確からしさの程度）として有することにより、画像認識の結果として地物が認識されると、その地物の位置に基づき高い精度で現在位置を補正することができる。
【００１６】
現在地管理部４は、ミクロマッチング処理部１より得られるミクロ情報、マクロマッチング処理部２より得られるマクロ情報、推測航法処理部３より得られる推測情報を管理してそれらの情報を適宜ミクロマッチング処理部１、マクロマッチング処理部２に渡すと共に、マクロ情報とミクロ情報から現在地情報を生成して車両制御装置５、車両情報処理装置６に送出するものである。
【００１７】
車両制御装置５は、現在地管理部４より取得した現在地情報に基づきコーナリングのブレーキ制御や速度制御などの車両走行制御を行うものであり、車両情報処理装置６は、現在地管理部４より取得した現在地情報に基づき目的地までの各交差点、特徴物等を案内することにより経路を案内するナビゲーション装置やＶＩＣＳその他のアプリケーション装置である。データベース７は、各種道路データ、各道路に属する地物種別、地物位置、自信度に関するデータを格納するものである。
【００１８】
画像認識装置８は、カメラにより車両の進行方向前方の画像を取り込んで、道路上のペイント情報を認識し、認識レーン数、自レーン位置、レーン内位置、レーン増減数、レーン増減方向、路肩情報、跨ぎ状態、ペイント情報、自信度をイベントとしてミクロマッチング処理部１に送出し、さらに、ミクロマッチング処理部１からの要求に応じて指定された地物の認識処理を行い、その認識結果、地物種別、地物位置、自信度などをミクロマッチング処理部１に送出する。
【００１９】
ドライバ入力情報管理部９は、ドライバのハンドル操作に伴う操舵角を舵角センサで検出し、方向指示器による右左折指示を検出してステアリング情報、ウインカ情報をイベントとしてミクロマッチング処理部１に送出する。
【００２０】
ミクロマッチング処理部１、マクロマッチング処理部２、推測航法処理部３についてさらに詳述する。図２はマクロマッチング処理部の構成例を示す図、図３は推測航法処理部の構成例を示す図である。
【００２１】
ミクロマッチング処理部１は、図１に示すように位置照合＆補正部１１、地物判定部１２、ミクロマッチング結果部１３、レーン判定部１４を有する。地物判定部１２は、マクロ情報の現在位置に基づきデータベース７から地物を検索して、地物種別、地物位置、自信度によりその地物の画像認識を画像認識装置８に依頼し、画像認識装置８から取得した認識結果、地物種別、地物位置、自信度に基づき地物までの距離等を特定する。レーン判定部１４は、車両情報処理装置６の光ビーコン情報、現在地管理部４の推測情報、ドライバ入力情報管理部９からのステアリング情報やウインカ情報のイベント、画像認識装置８からの認識レーン数、その中の自レーン位置、レーン内位置（レーン内の右寄りか左寄りか）、レーン増減数、レーン増減方向、路肩情報（有無など）、跨ぎ状態（レーン・白線を跨いでいるかなど）、ペイント情報（直進や右左折、横断歩道、自転車の横断道路など）、自信度のイベントに基づき自車のレーン位置、レーン内位置を特定し、その判定結果を位置照合＆補正部１１とミクロマッチング結果部１３に渡す。
【００２２】
位置照合＆補正部１１は、地物判定により得られる地物判定部１２の地物認識情報と、さらにレーン判定により得られるレーン判定部１４のレーン位置、レーン内位置とマクロ情報の現在位置とで位置照合を行い、不一致の場合にマクロ情報の現在位置を地物認識情報に基づき算出される現在位置に補正する。ミクロマッチング結果部１３は、レーン判定により得られるレーン判定部１４の全レーン数、レーン位置、レーン内位置、自信度等のミクロ情報を現在地管理部４に渡す。
【００２３】
例えば地物としてマンホールの認識情報が得られた場合、その認識情報からマンホールの位置、そこまでの距離が特定されるので、その距離から求められる進行方向における自車の現在位置とマクロ情報の現在位置との照合により不一致の場合にマクロ情報の現在位置を補正することができる。また、進行方向ではなく、道路幅方向においても、マンホールの位置が左右、中央寄りのいずれか等により、その自車の現在位置とマクロ情報の現在位置との照合により不一致の場合にマクロ情報の現在位置を補正することができる。
【００２４】
同様にレーン判定により、例えば２車線の道路を走行しているとき、自レーン位置が路肩寄りのレーンで、レーン内位置がレーン中央から右寄りに移動した場合、さらにはセンターライン側のレーンに移動した場合に、その自車の現在位置とマクロ情報の現在位置との照合により不一致の場合にマクロ情報の現在位置を補正することができる。また、レーン数に変動があり、例えば右側に新たに右折レーンが増えたり、レーン数が３から２に、あるいは２から１に減ったりした場合には、その位置の一致判定を行うことによりマクロ情報の現在位置を補正することができる。
【００２５】
マクロマッチング処理部２は、図２に示すようにマクロマッチング結果部２１、ミクロ位置補正反映部２２、道路判定部２３、マクロ形状比較部２４を有する。マクロ形状比較部２４は、現在地管理部４で管理されている推測情報の推測軌跡とデータベース７の道路情報、自信度に基づくマップ道路形状とを比較して、マップマッチングを行い、道路判定部２３は、現在位置の道路オン／オフを判定し、現在位置の道路の判定を行う。ミクロ位置補正反映部２２は、マクロ情報のミクロマッチング処理部１による現在位置の補正情報をマクロ形状比較部２４の現在位置、道路判定部２３の現在位置に反映させるものである。マクロマッチング結果部２１は、道路判定部２３による道路の判定に従い、座標、道路種別、エリア情報、道路オン・オフ、マッチング道路、ルートオン・オフ、自信度をマクロ情報として現在地管理部４に送出する。
【００２６】
推測航法処理部３は、図３に示すように推測航法結果部３１、推測軌跡作成部３２、学習部３３、補正部３４を有し、車速センサ５１、Ｇセンサ５２、ジャイロ５３、ＧＰＳ５４からそれぞれの情報を取り込んで推測軌跡を生成し、各種センサ情報と共に推測情報として現在地管理部４に送出する。学習部３３は、各センサに関する感度や係数を学習するものであり、補正部３４は、センサの誤差等を補正するものである。推測軌跡作成部３２は、各センサデータから車両の推測軌跡を作成し、推測航法結果部３１は、その作成した推測航法結果の推測軌跡、各種センサ情報を推測情報として現在地管理部４に送出する。
【００２７】
図４はデータベースの構成例を説明する図、図５は地物判定によるミクロマッチング処理の例を説明する図、図６はレーン判定によるミクロマッチング処理の例を説明する図、図７は各種地物やペイントの例を説明する図、図８はレーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定を説明する図である。
【００２８】
データベースには、案内道路データファイルが格納されるが、案内道路データファイルは、図４（Ａ）に示すように、経路探索により探索された経路の道路数ｎのそれぞれに対して、道路番号、長さ、道路属性データ、形状データのアドレス、サイズおよび案内データのアドレス、サイズの各データからなり、経路探索により求められ経路案内を行うために必要なデータとして格納される。
【００２９】
形状データは、図４（Ｂ）に示すように、各道路の複数のノード（節）で分割したとき、ノード数ｍのそれぞれに対して東経、北緯からなる座標データを有している。案内データは、図４（Ｃ）に示すように、交差点（または分岐点）名称、注意点データ、道路名称データ、道路名称音声データのアドレス、サイズ、行き先データのアドレス、サイズおよび地物データのアドレス、サイズの各データからなる。
【００３０】
これらのうち、例えば行き先データは、行き先道路番号、行き先名称、行き先名称音声データのアドレス、サイズおよび行き先方向データ、走行案内データからなる。行き先データのうち、行き先方向データは、無効（行き先方向データを使用しない）、不要（案内しない）、直進、右方向、斜め右方向、右に戻る方向、左方向、斜め左方向、左に戻る方向の情報を示すデータである。
【００３１】
地物データは、図４（Ｄ）に示すように各道路の地物数ｋのそれぞれに対して地物番号、地物種別、地物位置、地物認識データのアドレス、サイズからなり、地物認識データは、図４（Ｅ）に示すようにそれぞれの地物ごとに認識に必要なデータ、例えば形状や大きさ、高さ、色、リンク端（道路端）からの距離などである。
【００３２】
道路番号は、分岐点間の道路毎に方向（往路、復路）別に設定されている。道路属性データは、道路案内補助情報データであり、その道路が高架か、高架の横か、地下道か、地下道の横かからなる高架・地下道の情報および車線数の情報を示すデータである。道路名称データは、高速道路、都市高速道路、有料道路、一般道（国道、県道、その他）の道路種別の情報と高速道路、都市高速道路、有料道路について本線か取付道かを示す情報のデータであり、道路種別データとさらに各道路種別毎での個別番号データである種別内番号から構成される。
【００３３】
地物判定によるミクロマッチング処理は、例えば図５に示すようにまず、マクロ情報の現在位置を取得すると（ステップＳ１１）、その現在位置からデータベースを検索し、地物認識データを取得する（ステップＳ１２）。認識対象となる地物があるか否かを判定する（ステップＳ１３）。認識対象となる地物がなければステップＳ１１に戻って同様の処理を繰り返し、認識対象となる地物ある場合には地物の画像認識を画像認識装置８に依頼する（ステップＳ１４）。
【００３４】
画像認識装置８から認識結果を取得するのを待って（ステップＳ１５）、地物認識情報から求められる現在位置とマクロ情報の現在位置とを照合する（ステップＳ１６）。地物認識情報から求められる現在位置とマクロ情報の現在位置が一致する場合には、そのままステップＳ１１に戻って同様の処理を繰り返し、マクロ情報の現在位置が一致しない場合には、マクロ情報の現在位置を地物認識情報から求められる現在位置に基づき補正する。
【００３５】
レーン判定によるミクロマッチング処理は、例えば図６に示すようにドライバ入力情報管理部９からのイベント入力、画像認識装置８からのイベント入力があると（ステップＳ２１）、画像認識結果とドライバ入力情報からレーン位置及びレーン内位置を特定し（ステップＳ２２）、ミクロマッチング結果の全レーン数、レーン位置、レーン内位置、自信度をミクロ情報として送出する（ステップＳ２３）。次に、レーン位置、レーン内位置をマクロ情報の現在位置と照合し（ステップＳ２４）、レーン位置、レーン内位置がマクロ情報の現在位置と一致するか否かを判定する（ステップＳ２５）。レーン位置、レーン内位置がマクロ情報の現在位置と一致すれば、ステップＳ２１に戻って同様の処理を繰り返し、一致しない場合には、レーン位置、レーン内位置に基づきマクロ情報の現在位置を補正する（ステップＳ２６）。
【００３６】
各種地物やペイントは、例えば図７に示すようなマンホール（イ）、車線（ロ、ハ）、中央分離帯又はセンターライン（ニ）、停止線（ホ）、歩道段差（ヘ）、道路標識（ト）、信号機（チ）などがある。これらの地物は、画像の形状から認識し、認識される位置から現在位置を求めることができる。地物やペイントなどの認識される位置は、その画面を点線で示すようにメッシュで切った場合のどのメッシュの位置で認識されるか、あるいはターゲットとする地物やペイントなどの画角により特定することができる。また、レーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態は、図８に示すように車線（白線）ａ、センターラインｂ、路肩ｃの画面上での下点の位置から判定することができる。
【００３７】
図９は推測軌跡を利用したレーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定例を説明する図、図１０は光ビーコンを利用したレーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定例を説明する図、図１１はレーン位置補正処理の例を説明する図、図１２は狭角分岐の移動方向判定例を説明する図である。
【００３８】
画像認識装置８が利用できない場合でも、レーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定には、推測軌跡や光ビーコンを利用することができる。推測軌跡を利用する場合には、例えば図９に示すように現在地管理部４で推測情報（軌跡または左右移動量）を監視することにより、例えばレーンの幅方向の移動量を積算してレーン幅と比較することにより、移動量がレーン幅になればレーン移動の判定を行い、１／２で跨ぎ状態の判定を行うことができる。また、レーン内位置が右寄りか左寄りかの修正を加えるようにしてもよい。
【００３９】
レーンに関する情報が光ビーコンに含まれているので、図１０に示す光ビーコンの利用に関しては、カメラ、画像認識装置の有無に関わらず利用が可能であり、しかも、画像認識では全レーン数が把握できない場合もあるので、光ビーコン情報を優先する。また、最終的なレーン判定結果は、現判定レーン位置と光ビーコン情報の両情報を合わせて判断することとし、それらの情報が一致しない場合には、例えば自信度を下げることで対応してもよい。
【００４０】
レーン位置補正処理は、例えば図１１に示すようにまず、車線幅を取得した後（ステップＳ３１）、車両移動量を取得することにより（ステップＳ３２）、左右方向成分を抽出して（ステップＳ３３）、左右方向成分を積算する（ステップＳ３４）。そして、この左右方向成分の積算量がレーン幅以上か否かの判定を行い（ステップＳ３５）、積算量がレーン幅以上であればレーン移動の判断を行う（ステップＳ３６）。ステップＳ３５の処理で積算量がレーン幅以上でなければステップＳ３２の処理に戻って同様の処理を繰り返す。
【００４１】
レーン移動の判定は、狭角分岐の移動方向判定にも利用することができ、狭角分岐接近時に基準となるレーンを設定し、そのレーンの移動方向を認識することで自車の走行道路を把握できる。例えば図１２に示すように左側の白線を目標物とした場合、左右レーンとの距離を把握しながら（ステップ１）→左へ進行するのに伴い右レーンとの距離が離れ（ステップ２）→レーン跨ぎを検出する（ステップ３）からなるステップにより狭角分岐の判定を行う。他に、標識や注意灯について認識、移動方向の判定を行っても同様の判定を行うことができる。
【００４２】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば上記実施の形態では、レーンの左右方向の移動量を積算してレーン移動を検出したが、レーン内位置やレーン数の増減を検出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明に係る車両の現在地情報管理装置の実施の形態を示す図である。
【図２】マクロマッチング処理部の構成例を示す図である。
【図３】推測航法処理部の構成例を示す図である。
【図４】データベースの構成例を説明する図である。
【図５】地物判定によるミクロマッチング処理の例を説明する図である。
【図６】レーン判定によるミクロマッチング処理の例を説明する図である。
【図７】各種地物やペイントの例を説明する図である。
【図８】レーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定を説明する図である。
【図９】推測軌跡を利用したレーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定例を説明する図である。
【図１０】光ビーコンを利用したレーン位置、レーン内位置、跨ぎ状態の判定例を説明する図である。
【図１１】レーン位置補正処理の例を説明する図である。
【図１２】狭角分岐の移動方向判定例を説明する図である。
【符号の説明】
【００４４】
１…ミクロマッチング処理部、２…マクロマッチング処理部、３…推測航法処理部、４…現在地管理部、５…車両制御装置、６…車両情報処理装置、７…データベース、８…画像認識装置、９…ドライバ入力情報管理部、１１…位置照合＆補正部、１２…地物判定部、１３…ミクロマッチング結果部、１４…レーン判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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